 для обчислень в оперативній пам'яті.){kind=link}
Công ty Samsung công bố rằng đây là công ty đầu tiên trên thế giới chứng minh công nghệ MRAM (bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên từ tính) cho tính toán trong bộ nhớ. Bài báo của công ty, có tiêu đề "Các thiết bị từ tính chéo mảng cho tính toán trong bộ nhớ," đã được xuất bản trên tạp chí Nature.
Dữ liệu thường được lưu trữ trong DRAM tốc độ cao của bộ xử lý. Tuy nhiên, MRAM thay đổi tình hình và tích hợp tính toán và lưu trữ dữ liệu, cho phép cả hai xảy ra trên cùng một con chip. Về mặt lý thuyết, các hoạt động trong trường hợp này được thực hiện nhanh hơn nhiều, vì không cần chuyển dữ liệu từ bộ nhớ của bộ xử lý và ngược lại. Ngoài ra, còn tiết kiệm được đáng kể điện năng vì quá trình xử lý dữ liệu diễn ra trong bộ nhớ một cách rất song song.
Cuộc trình diễn này là một bước đột phá bởi vì trong khi các giải pháp điện toán trong bộ nhớ khác như PRAM và RRAM đã được chứng minh, MRAM hoạt động khá khó đạt được, chủ yếu là do khả năng chống chịu thấp của nó. Cũng không thể khai thác lợi thế tiết kiệm năng lượng của MRAM trong kiến trúc điện toán trong bộ nhớ tiêu chuẩn.
Công ty Samsung đã làm cho MRAM trở nên khả thi với chip mảng MRAM độc quyền sử dụng Tổng kháng thay vì Tổng hiện tại tiêu chuẩn để giải quyết vấn đề điện trở.
Giải pháp đã được thử nghiệm bằng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và cho thấy độ chính xác 98% khi phân loại chữ số viết tay và độ chính xác 93% khi nhận diện khuôn mặt trong ảnh. Samsung tuyên bố rằng công nghệ MRAM có thể được sử dụng để xử lý AI và tạo ra các chip AI hiệu suất cao.
Tiến sĩ Seunchul Jung, tác giả đầu tiên của bài báo, cho biết: “Tính toán trong trí nhớ tương tự như não bộ theo nghĩa là trong não bộ, tính toán cũng diễn ra trong mạng lưới bộ nhớ sinh học, hay khớp thần kinh - những điểm mà các tế bào thần kinh tiếp xúc với nhau. Trên thực tế, mặc dù việc tính toán được thực hiện bởi mạng MRAM của chúng ta có mục đích khác với việc tính toán được thực hiện bởi bộ não hiện tại, một mạng bộ nhớ trạng thái rắn như vậy trong tương lai có thể được sử dụng như một nền tảng để mô phỏng bộ não bằng cách mô phỏng giao tiếp của khớp thần kinh não. "
Đọc thêm: